模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

基于Elman的荧光油膜厚度近效测量

为解决荧光油膜灰度与厚度现标定方法（微小高度装置法）存在采集工况复杂、标定周期较长等缺陷，提出了一种新的近效测量方法，该方法只需极少量标定数据，便可达到与现标定方法相近的效果。近效方法利用了Elman动态神经网络对小样本数据进行量程扩展并引入一维插值算法使扩展后的数据项平滑，对解算出的三维荧光油膜厚度数据采用二维插值算法进行二次平滑以求得完整的厚度分布图。经模拟试验结果显示，通过该近效方法进行厚度测量最终可以清晰、准确、定量地显示荧光油膜厚度分布，与目前广泛使用的微小高度装置法相比效果相近，在荧光油膜汇集处（较厚区域）误差最大不超过±2.5μm，在平滑适中及较薄区域误差不超过±2μm，达到荧光油膜厚度工程测量标准，为飞行器全局摩阻测量提供了一种新标定思路，具有一定的实际工程应用意义。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点，提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法，将贝叶斯边缘分布近似表示，能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况，提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据，运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现，BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时，在陀螺仪角速度变化时，BLKF的可靠性和准确性更高，滤波效果更具优势，能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

一种单相光伏并网逆变器改进预测电流控制算法

光伏并网逆变器传统预测电流控制算法由于采样与计算延时会造成差一拍控制,使得逆变器并网电流不能很好地跟踪目标电流,同时逆变器滤波电感模型值与实际值有误差时会造成并网电流谐波大,还可能导致系统不稳定。为克服这些不足,提出了一种改进的预测电流控制方法,可提前一个采样周期对并网逆变器输出电压进行预测,同时利用递推最小二乘法对电感参数进行在线辩识。仿真和试验结果表明所提方法有效提高了逆变器并网电流对目标电流的跟踪精度,减小了并网电流的谐波分量,提高了由逆变器进网的电能的质量。     

一种基于DFT的简化的功率测量方法

传统基于DFT的功率测量算法需要基于电流DFT的结果得到电流基波向量的相位与幅值,进而结合锁相环中得到的相电压基波向量的相位和幅值进行运算,运算量庞大。介绍一种简化的功率计算方法,通过选取合适的电流DFT起始点,可以直接通过电流DFT结果的实部、虚部与相电压幅值得到有功功率和无功功率,极大缩减计算量,减小DSP的计算压力。通过Simulink对上述计算方法进行仿真分析,对比仿真结果与理论计算所得的结果,最终验证了算法的可行性和有效性。     

基于VAPS的电子飞行仪表系统显示设计

以人机界面开发工具软件VAPS为平台,对电子飞行仪表系统的显示画面展开设计,并以外部数据源对显示单元进行驱动,从而为座舱人机交互界面的方案设计提供了早期动态验证和设计辅助手段。     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。